 | • レポートコード：BNA25MC5-83 • 出版社/出版日：Bonafide Research / 2025年5月 • レポート形態：英文、PDF、76ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT、通信 |
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レポート概要
テクノロジーがマンガのコマをスケッチし、アニメスタイルの物語をナレーションし、俳句を数秒で詠むようになると、日本におけるジェネレーティブAI市場の台頭と、アジア全域および世界的な影響力の増大は、イノベーション、精密さ、文化保護の驚くべき融合となる。日本のジェネレーティブAIへの旅は、トランスフォーマーモデルの世界的な台頭とディープラーニングの進歩を受けて、2010年代後半に勢いを増し始めた。当初、日本は日本語の言語モデルの制限、地方におけるインフラの老朽化、破壊的技術の採用に対する保守的なアプローチといった障壁に直面していた。これらのハードルに対処するため、企業はローカライズされたデータセットを使用して日本固有のモデルの開発を開始し、文脈、トーン、文化のより良い理解を可能にした。GANのようなモデルは、ビジュアルコンテンツ作成のためにファッションやゲームで使用され、VAEは医療画像診断のためにヘルスケアで研究され、言語モデルは日本語の技術的および創造的なコンテンツを生成し、翻訳するために構築された。ジェネレーティブAIは現在、日本のエンターテインメント分野、特にアニメ制作、ゲーム、作曲に広く使われている。また、ロボット工学、バーチャルアシスタント、医療文書、教育にも応用されている。ユーザーは、クリエイティブな専門家や企業から、大学や政府部門まで多岐にわたる。技術的には、日本におけるジェネレーティブAIとは、ローカルおよびグローバルな広範なデータセットから学習し、対話、画像、コード、デザインなど、人間の手によるものと感じられる新しいコンテンツを生成できるAIモデルを指す。コンテンツ制作を自動化し、生産性を向上させ、パーソナライズされたコミュニケーションを大規模に可能にすることで、現実世界の問題を解決する。富士通、NEC、ソニーのような企業や、Preferred Networksやrinna Inc.のような新興企業は、倫理的なAI、人間とAIのコラボレーション、文化的に知的なアウトプットに焦点を当てて、AIの研究開発に多額の投資を行っている。しかし、日本のジェネレーティブAI市場は、労働に敏感な経済における雇用の自動化への懸念、個人情報保護法（APPI）へのデータ・プライバシーの遵守、モデルトレーニングのための高い運用コスト、機械が生み出す創造性が伝統的な芸術や工芸品に取って代わることへの一般市民のためらいなど、顕著な課題に直面している。
Bonafide Research社の調査レポート「日本のジェネレーティブAIソーダ市場概要、2030年」によると、日本のジェネレーティブAI市場は2024年に8億9000万米ドル以上と評価されている。日本のジェネレーティブAI市場は、自動化、高齢化社会のサポート、文化的に関連性の高いデジタルコンテンツへの需要に国が強く注目していることが原動力となっている。特に高齢者介護、教育、行政サービスなどの分野では、労働人口の減少を補うインテリジェント・システムが必要とされている。AIツールは、漫画家、ゲーム開発者、映画制作者が、文化的細部や芸術的完全性を損なうことなくワークフローを加速させるのに役立っている。最近開発されたものとしては、アニメ制作で使用されるAI音声合成ツールがあり、感情的なトーンを維持しながら、より迅速なアフレコやキャラクターの声作りを可能にしている。富士通やNECなどの大手企業は、エンタープライズグレードのジェネレーティブAIプラットフォームを提供しており、ソニーは音楽やゲームのイノベーションのためにAIを開発し、株式会社リンナは日本市場向けにカスタマイズされた自然言語処理ツールでリードしている。これらの企業は、スマート製造、没入型エンターテインメント、多言語コミュニケーション、パーソナライズされたデジタルサービスをサポートするように設計されたソリューションを提供している。AIが生成する応答が人間とロボットの相互作用を改善するロボット工学、AIベースの翻訳やツアーガイドを介した観光、AIチューターやカリキュラムジェネレーターを介したオンライン教育などの分野でビジネスチャンスが広がっている。APPIのようなコンプライアンスは、消費者データが責任を持って収集され、取り扱われることを保証するものであり、日本の経済産業省が導入した新しいAI倫理ガイドラインは、企業がイノベーションを社会的信用と一致させることを支援するものである。これらの方針は、データの悪用や透明性に関する懸念を解決するとともに、AIの成長のための安全な環境を促進する。主な市場動向には、AIが生成するVTuber、超パーソナライズ広告、建築やファッションにおけるジェネレーティブ・デザイン・ツールの利用が含まれる。
日本では、ジェネレーティブAI市場はソフトウェアとサービスという2つの重要な要素を通じて成長しており、これらは国の高い革新性と品質基準を満たすために手を携えている。ソフトウェア・ツールは、ロボット工学、教育、製造、ヘルスケア、エンターテインメントなどの分野で使用されるジェネレーティブAIのバックボーンとして先導的な役割を果たしている。これらのツールは、リアルな音声を生成し、カスタムマンガのコマを作成し、自動医療転写を支援し、学校向けのインタラクティブな学習コンテンツを作成する。日本企業は、文化的な表現、トーン、さらには言語内の形式的なレベルにまで適応できる高度にローカライズされたソフトウェアを好み、AIの出力をより自然で広く受け入れられるものにしている。サービスも同様に重要な役割を果たし、企業のシステム全体にわたってAIツールの統合、監視、拡張を支援する。これには、導入サポート、スタッフトレーニング、セキュリティアップグレード、業界固有のユースケースに合わせたカスタム微調整などが含まれる。精度とコンプライアンスが最重要視される日本では、サービス・プロバイダーはAIシステムが厳格なデータ利用法と倫理基準に適合していることを保証する。これらのサービスは、高齢者介護や公共事業のための利用しやすいAIインターフェースや支援システムを開発することで、高齢化社会にも対応している。インテリジェントなソフトウェアとハイタッチなサービスのバランスは、日本の企業が信頼性、人間的価値、品質を維持しながらAIを導入するのに役立っており、クリエイティブな専門家も企業も同様に、日常生活や産業のあらゆる側面で、ストーリーテリング、自動化、イノベーションのツールとしてAIを利用することができる。
機械が桜の花を描き、JRの駅のBGMを作曲し、5ヶ国語で観光客に対応するとき、日本におけるジェネレーティブAI技術の幅広さは、日常的な統合を通じて明らかになる。日本のジェネレーティブAI開発の技術的バックボーンの中でも、言語処理、要約、翻訳、パーソナライズされた顧客エンゲージメントに強みを持つトランスフォーマーモデルが中心的な役割を担っている。これらは、ハイテク大手、金融サービス、出版社、さらには政府機関によって、サービスの合理化、コミュニケーションの草案作成、日本語で自然かつ敬意を持って話すチャットボットのパワーアップのために使用されている。Generative Adversarial Networksは、日本のクリエイティブ分野、特にゲーム、アニメーション、バーチャルリアリティで高い人気を誇っており、超リアルな背景、キャラクター、シミュレーションの生成に役立っている。GANはファッション小売業でも使用されており、AIが顧客の嗜好に基づいて新しい服のコンセプトを生成している。拡散ネットワークは、美術、建築レンダリング、デジタルマーケティングのビジュアルなど、創造的な洗練を必要とするアプリケーションで台頭しており、日本のデザイナーに、シンプルなプロンプトから複雑で高品質な画像を生成するツールを提供している。変分オートエンコーダは、製品テストやプロトタイピング、特に自動車や電子機器分野でのイノベーションをサポートする。リカレント・ニューラル・ネットワークやニューラル・ラディアンス・フィールドのようなその他の技術は、音声技術、没入型3Dシーン、バーチャル・アイドルやプレゼンターのための人間の動きや声を再現する合成メディアに価値をもたらす。
大規模な言語モデルは、公共サービス、オンライン教育、eコマース・プラットフォーム、メディア制作に深く組み込まれており、正式な報告書から詩や会話スクリプトまで、あらゆるものを生成している。これらのモデルは、日本語の複雑さに合わせて特別に調整されており、敬語、文化的参照、地域的ニュアンスを正確に扱います。そのため、官公庁の文書や学術的なコンテンツ、エンターテインメント性の高い文章に欠かせないものとなっています。画像や映像のジェネレーティブ・モデルは、アニメーション・スタジオ、広告代理店、eスポーツ業界において、キャラクター・スケッチ、視覚効果、シーン・デザインを大規模に生成する強力な役割を果たしています。これらのツールは、手作業によるクリエイティブ・プロセスへの依存を減らし、共同プロジェクトのリアルタイム・ビジュアライゼーションをサポートします。マルチモーダル生成モデルは、音声、テキスト、画像を統合して、スマートアシスタント、顧客サービスボット、対話型学習プラットフォームを実現し、顧客向けアプリケーション、博物館、教育機関で人気を博しています。これらのモデルは、複数の感覚的入力にまたがるシームレスなインタラクションを可能にし、アクセシビリティとエンゲージメントを向上させます。音楽を生成したり、ソフトウェア・コードを書いたり、バーチャル3Dプロトタイプを作成したりする他の専門モデルは、企業がアプリを開発したり、スマート・デバイスを構築したり、製品コンセプトを提示したりする方法を変革している。これらのモデルはまた、計画や管理のために実際の環境をシミュレートすることで、日本のデジタルツインやスマートシティ構想をサポートしている。
レポート目次コンテンツ一覧
1.要旨
2.市場構造
2.1.市場考察
2.2.前提条件
2.3.制限事項
2.4.略語
2.5.情報源
2.6.定義
3.調査方法
3.1.二次調査
3.2.一次データ収集
3.3.市場形成と検証
3.4.報告書作成、品質チェック、納品
4.日本の地理
4.1.人口分布表
4.2.日本のマクロ経済指標
5.市場ダイナミクス
5.1.主要インサイト
5.2.最近の動向
5.3.市場促進要因と機会
5.4.市場の阻害要因と課題
5.5.市場動向
5.5.1.XXXX
5.5.2.XXXX
5.5.3.XXXX
5.5.4.XXXX
5.5.5.XXXX
5.6.サプライチェーン分析
5.7.政策と規制の枠組み
5.8.業界専門家の見解
6.日本のジェネレーティブAI市場概要
6.1.市場規模、金額別
6.2.市場規模・予測、コンポーネント別
6.3.市場規模・予測：技術別
6.4.市場規模・予測：モデル別
6.5.市場規模・予測：地域別
7.日本のジェネレーティブAI市場セグメント
7.1.日本のジェネレーティブAI市場、コンポーネント別
7.1.1.日本のジェネレーティブAI市場規模、ソフトウェア別、2019年〜2030年
7.1.2.日本のジェネレーティブAI市場規模、サービス別、2019年～2030年
7.2.国内ジェネレーティブAI市場規模：技術別
7.2.1.日本のジェネレーティブAI市場規模、トランスモデル別、2019年〜2030年
7.2.2.国内ジェネレーティブAI市場規模：生成逆説ネットワーク（GAN）別、2019年～2030年
7.2.3.日本の生成AI市場規模、拡散ネットワーク別、2019年～2030年
7.2.4.日本のジェネレーティブAI市場規模：変分オートエンコーダ別、2019-2030年
7.2.5.日本のジェネレーティブAI市場規模：その他（リカレントニューラルネットワーク、ニューラル放射場）別、2019年～2030年
7.3.日本のジェネレーティブAI市場：モデル別
7.3.1.国内ジェネレーティブAI市場規模：大規模言語モデル別、2019年～2030年
7.3.2.国内ジェネレーティブAI市場規模：画像・動画ジェネレーティブモデル別、2019-2030年
7.3.3.国内ジェネレーティブAI市場規模：マルチモーダルジェネレーティブモデル別、2019-2030年
7.3.4.国内ジェネレーティブAI市場規模：その他（音声、コード、3Dなど）別、2019～2030年
7.4.日本のジェネレーティブAI市場：地域別
7.4.1.日本のジェネレーティブAI市場規模、北地域別、2019-2030年
7.4.2.日本のジェネレーティブAI市場規模：東部別、2019年～2030年
7.4.3.日本のジェネレーティブAI市場規模：西日本別、2019年～2030年
7.4.4.日本のジェネレーティブAI市場規模：南地域別、2019年～2030年
8.日本のジェネレーティブAI市場機会評価
8.1.コンポーネント別、2025〜2030年
8.2.技術別、2025年～2030年
8.3.モデル別、2025～2030年
8.4.地域別、2025～2030年
9.競争環境
9.1.ポーターの5つの力
9.2.会社概要
9.2.1.企業1
9.2.2.会社2
9.2.3.会社3
9.2.4.4社目
9.2.5.5社目
9.2.6.6社
9.2.7.7社
9.2.8.8社
10.戦略的提言
11.免責事項
図表一覧
図1：日本のジェネレーティブAI市場規模（金額ベース）（2019年、2024年、2030F）（単位：百万米ドル
図2：市場魅力度指数（コンポーネント別
図3：市場魅力度指数（技術別
図4：市場魅力度指数（モデル別
図5：市場魅力度指数：地域別
図6：日本ジェネレーティブAI市場のポーターの5つの力
図表一覧
表1：ジェネレーティブAI市場の影響要因（2024年
表2：ジェネレーティブAI市場日本のジェネレーティブAI市場規模・予測：コンポーネント別（2019～2030F）（単位：百万米ドル）
表3：国内ジェネレーティブAI市場規模・予測：技術別（2019年～2030F） （単位：百万米ドル）
表4：日本のジェネレーティブAI市場規模・予測：モデル別（2019年～2030F）（単位：百万米ドル）
表5：国内ジェネレーティブAI市場規模・予測：地域別（2019年～2030F）（単位：百万米ドル）
表6：日本のジェネレーティブAI市場規模・予測日本のジェネレーティブAI市場規模：ソフトウェア（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表7：日本のジェネレーティブAI市場規模：サービス（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表8：日本のジェネレーティブAI市場規模：変圧器モデル（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表9：日本の生成AI市場規模：生成逆数ネットワーク（GAN）の市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル
表10：日本のジェネレーティブAIの市場規模：拡散ネットワーク（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表11：日本のジェネレーティブAIの市場規模：変分オートエンコーダ（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表12：日本のジェネレーティブAI市場：その他（RNNs(Recurrent Neural Networks)、NeRFs(Neural Radiance Fields)）の市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表13：大規模言語モデルの日本ジェネレーティブAI市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル
表14：画像・動画生成モデルの日本市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル
表15：日本の生成AIの市場規模：マルチモーダル生成モデル（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表16：その他（音声、コード、3Dなど）の日本ジェネレーティブAI市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表17：日本のジェネレーティブAI市場規模：北（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表18：日本のジェネレーティブAI市場規模（2019年～2030年）：東（百万米ドル
表19：日本のジェネレーティブAI市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル
表20：日本のジェネレーティブAI市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル
1. Executive Summary
2. Market Structure
2.1. Market Considerate
2.2. Assumptions
2.3. Limitations
2.4. Abbreviations
2.5. Sources
2.6. Definitions
3. Research Methodology
3.1. Secondary Research
3.2. Primary Data Collection
3.3. Market Formation & Validation
3.4. Report Writing, Quality Check & Delivery
4. Japan Geography
4.1. Population Distribution Table
4.2. Japan Macro Economic Indicators
5. Market Dynamics
5.1. Key Insights
5.2. Recent Developments
5.3. Market Drivers & Opportunities
5.4. Market Restraints & Challenges
5.5. Market Trends
5.5.1. XXXX
5.5.2. XXXX
5.5.3. XXXX
5.5.4. XXXX
5.5.5. XXXX
5.6. Supply chain Analysis
5.7. Policy & Regulatory Framework
5.8. Industry Experts Views
6. Japan Generative AI Market Overview
6.1. Market Size, By Value
6.2. Market Size and Forecast, By Component
6.3. Market Size and Forecast, By Technology
6.4. Market Size and Forecast, By Model
6.5. Market Size and Forecast, By Region
7. Japan Generative AI Market Segmentations
7.1. Japan Generative AI Market, By Component
7.1.1. Japan Generative AI Market Size, By Software, 2019-2030
7.1.2. Japan Generative AI Market Size, By Service, 2019-2030
7.2. Japan Generative AI Market, By Technology
7.2.1. Japan Generative AI Market Size, By Transformer Models, 2019-2030
7.2.2. Japan Generative AI Market Size, By Generative Adversarial Networks (GANs), 2019-2030
7.2.3. Japan Generative AI Market Size, By Diffusion Networks, 2019-2030
7.2.4. Japan Generative AI Market Size, By Variational Auto-encoders, 2019-2030
7.2.5. Japan Generative AI Market Size, By Others (Recurrent Neural Networks , Neural Radiance Fields), 2019-2030
7.3. Japan Generative AI Market, By Model
7.3.1. Japan Generative AI Market Size, By Large Language Models, 2019-2030
7.3.2. Japan Generative AI Market Size, By Image & Video Generative Models, 2019-2030
7.3.3. Japan Generative AI Market Size, By Multi-modal Generative Models, 2019-2030
7.3.4. Japan Generative AI Market Size, By Others (Audio, Code, 3D, etc.), 2019-2030
7.4. Japan Generative AI Market, By Region
7.4.1. Japan Generative AI Market Size, By North, 2019-2030
7.4.2. Japan Generative AI Market Size, By East, 2019-2030
7.4.3. Japan Generative AI Market Size, By West, 2019-2030
7.4.4. Japan Generative AI Market Size, By South, 2019-2030
8. Japan Generative AI Market Opportunity Assessment
8.1. By Component, 2025 to 2030
8.2. By Technology, 2025 to 2030
8.3. By Model, 2025 to 2030
8.4. By Region, 2025 to 2030
9. Competitive Landscape
9.1. Porter's Five Forces
9.2. Company Profile
9.2.1. Company 1
9.2.2. Company 2
9.2.3. Company 3
9.2.4. Company 4
9.2.5. Company 5
9.2.6. Company 6
9.2.7. Company 7
9.2.8. Company 8
10. Strategic Recommendations
11. Disclaimer
List of Figures
Figure 1: Japan Generative AI Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Million)
Figure 2: Market Attractiveness Index, By Component
Figure 3: Market Attractiveness Index, By Technology
Figure 4: Market Attractiveness Index, By Model
Figure 5: Market Attractiveness Index, By Region
Figure 6: Porter's Five Forces of Japan Generative AI Market
List of Tables
Table 1: Influencing Factors for Generative AI Market, 2024
Table 2: Japan Generative AI Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Million)
Table 3: Japan Generative AI Market Size and Forecast, By Technology (2019 to 2030F) (In USD Million)
Table 4: Japan Generative AI Market Size and Forecast, By Model (2019 to 2030F) (In USD Million)
Table 5: Japan Generative AI Market Size and Forecast, By Region (2019 to 2030F) (In USD Million)
Table 6: Japan Generative AI Market Size of Software (2019 to 2030) in USD Million
Table 7: Japan Generative AI Market Size of Service (2019 to 2030) in USD Million
Table 8: Japan Generative AI Market Size of Transformer Models (2019 to 2030) in USD Million
Table 9: Japan Generative AI Market Size of Generative Adversarial Networks (GANs) (2019 to 2030) in USD Million
Table 10: Japan Generative AI Market Size of Diffusion Networks (2019 to 2030) in USD Million
Table 11: Japan Generative AI Market Size of Variational Auto-encoders (2019 to 2030) in USD Million
Table 12: Japan Generative AI Market Size of Others (RNNs(Recurrent Neural Networks), NeRFs(Neural Radiance Fields)) (2019 to 2030) in USD Million
Table 13: Japan Generative AI Market Size of Large Language Models (2019 to 2030) in USD Million
Table 14: Japan Generative AI Market Size of Image & Video Generative Models (2019 to 2030) in USD Million
Table 15: Japan Generative AI Market Size of Multi-modal Generative Models (2019 to 2030) in USD Million
Table 16: Japan Generative AI Market Size of Others (Audio, Code, 3D, etc.) (2019 to 2030) in USD Million
Table 17: Japan Generative AI Market Size of North (2019 to 2030) in USD Million
Table 18: Japan Generative AI Market Size of East (2019 to 2030) in USD Million
Table 19: Japan Generative AI Market Size of West (2019 to 2030) in USD Million
Table 20: Japan Generative AI Market Size of South (2019 to 2030) in USD Million
• 日本語訳：日本のジェネレーティブAI市場展望（～2030年）
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